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작업형2 모델링 및 평가 순서
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무슨말인지 이해했습니다
rmse함수를 제가 mse함수를 활용해 만들었기 때문에 먼저 선언이 필요해 실행을 했어요!
지금은 사이킷런에서 rmse함수가 있기 때문에 함수만 호출하면 됩니다.
from sklearn.metrics import root_mean_squared_error
# 실제 값과 예측 값
y_true = [3, -0.5, 2, 7]
y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8]
# RMSE 계산
rmse = root_mean_squared_error(y_true, y_pred)
print("RMSE:", rmse)0
안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.
wlgn0505님의 질문에 대해 답변 드리겠습니다. 질문하신 “작업형2에서 평가를 먼저 하고 학습을 진행하는 이유가 있을까요?“에 대한 내용은 일반적인 머신러닝 프로세스에서 학습 데이터로 모델을 학습한 후 평가하는 것이 보통입니다. 그러나 때로는 hyperparameter tuning, cross-validation 등을 위해 평가 단계를 여러 번 반복하는 경우가 있습니다.
특히 cross-validation을 활용할 경우, 데이터를 여러 번 학습 시키고 평가하며 적절한 모델을 선택하게 됩니다. 평가를 통해 발견된 문제점이나 최적의 hyperparameter 설정을 바탕으로 다시 학습하는 과정에서는 “평가 후 학습”이 일어날 수도 있습니다.
이와 관련하여 비슷한 질문에 대해 유사한 답변이 있었으니 참고하시기 바랍니다:
- “작업형 2유형 모델 학습 관련”에서는 학습과 검증 데이터를 어떻게 분리하고 사용하는 것이 가장 좋은지에 대해 설명하고 있으며, 학습 후 평가를 통해 모델 개선을 해야 함을 강조하고 있습니다.
위 링크를 통해 추가적인 정보를 얻으실 수 있을 것 같습니다. 특히, 머신러닝 평가 과정에서 검증 데이터 셋을 활용하거나 다양한 평가 지표를 사용하는 것이 중요하다는 것을 기억하시기 바랍니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.
7회 기출 유형 작업형2 모델링 및 평가를 진행할 때 평가지표 코드 먼저 실행 후 학습 모델을 주르륵 하시더라구요 ,,
학습 모델 먼저 실행 후 평가지표 실행하는 것보다 평가지표 먼저 실행해놓고 여러 개의 학습 모델 결과를 한 번에 출력하는 게 더 효율적이어서 그렇게 하는 건가요..?